通過 Terraform 創建 GCP Cloud Composer V2 實例

Question

我正在嘗試通過 Terraform 配置 Cloud Composer V2 實例。 Terraform 版本：1.1.3 提供者版本：

• 哈希公司/谷歌：~> 3.87.0

我的 tf 代碼如下：

resource "google_composer_environment" "cc_foo_uat_airflow" {
  name    = "cc-foo-uat-airflow"
  region  = var.region
  project = var.project_id
  provider = google-beta
  config {
    node_config {
      zone            = var.primary_zone
      network         = google_compute_network.foo_uat_composer.id
      subnetwork      = google_compute_subnetwork.foo_uat_composer.id
      service_account = module.sa_foo_uat_airflow_runner.id
    }
    software_config {
      image_version    = var.image_version
      python_version   = var.python_version
      airflow_config_overrides = {
       secrets-backend = "airflow.providers.google.cloud.secrets.secret_manager.CloudSecretManagerBackend"
       webserver-expose_config = "True"
      }
    }
  }
}

相關變量如下：

variable "image_version" {
  default = "composer-2.0.1-airflow-2.1.4"
}
variable "python_version" {
  default = "3"
}

通過 CLI 運行terraform init會產生一個有效的計划，但我在 Terraform 雲上的構建失敗並出現以下錯誤：

Error: googleapi: Error 400: Found 1 problem: 1) Configuring node location is not supported for Cloud Composer environments in versions 2.0.0 and newer., badRequest
with google_composer_environment.cc_foo_uat_airflow
on main.tf line 100, in resource "google_composer_environment" "cc_foo_uat_airflow":
resource "google_composer_environment" "cc_foo_uat_airflow" {

我無法從這條錯誤消息中辨別出我的 TF 代碼的哪一部分無效。 我無法從node_config部分刪除zone塊，因為它是必需的。 我無法弄清楚是什么導致了這個錯誤。

編輯：匿名對專有名詞的缺失引用

Answer 1

我們正在使用"terraform-google-composer2.0"模塊，我們的.yaml 文件看起來像這樣

module: "terraform-google-composer2.0"
version: "1.0.0"

name: XXXXX
image_version: composer-2.0.0-airflow-2.1.4
network: XXXXX
subnetwork: composer-XXXXX
region: us-east1
service_account: XXXXXXX
environment_size: ENVIRONMENT_SIZE_LARGE

scheduler_cpu: 2
scheduler_memory_gb: 4
scheduler_storage_gb: 4
scheduler_count: 4

web_server_cpu: 2
web_server_memory_gb: 4
web_server_storage_gb: 4

worker_cpu: 2
worker_max_count: 100
worker_min_count: 3
worker_memory_gb: 4

airflow_config_overrides: 
  scheduler-catchup_by_default: false
  scheduler-dag_dir_list_interval: 180